そもそも、なぜは変わるのでしょうか？それには大気中のの動きが大きく関わっています。空気は一見目に見えませんが、常に動いていて、その動き＝風を作るのがの根幹。実は、風は「自然の空気の流れ」をイメージするとわかりやすいかも。例えば、部屋の中でドアを開けている時と閉めている時とで、風の流れや強さが変わりませんか？これがまさにの一例なのです。では、具体的にの変化によるについて深掘りしてみましょう。気圧とは大気の「重さ」で、例えば標準的な海面
みなさん、ってどれくらい準備していますか？実は、の中でも最も重要なのは「台風や洪水などの災害時にすぐ連絡できる相手のリスト作成」です。けれど、多くの人が「緊急のときは誰に連絡すればいいの？」という疑問を抱えたまま。この記事では、とは何か、その意味や重要性をわかりやすく解説します。「災害はいつ来るかわからない」と言うけど、実際に日本の雨季に台風や洪水が増える時期、4割以上の家庭が災害用の連絡リストを用意していないというデータがあるんで
「」と聞いてピンときますか？実はこれは、私たちの生活と密接に関わる超重要システムなんです。例えば、毎朝スマホで見る天気予報や、急な豪雨の警報もこのネットワークが支えています。何かを理解することから始めましょう。まず簡単にいうと、は、日本全国に広がる数多くの観測ポイント（気象センサー）が、風速、湿度、気温、降水量などのデータをリアルタイムで集める仕組みです。これがなければ、今私たちが知っている正確なは成り立ちません。ここで、よく「観
最初に抱く疑問は「同じ建築物なのに、なぜ日本のは4400と比べて900とかなり低いのか？」というところ。ここには日本の気候風土や過去の災害史、法規制の歴史的経緯が大きく関与しています。例えば、アメリカのある都市では最高風速に対応するは平均で4400N/m²程度。対して日本の主要都市では900N/m²とされ、実に約4.8倍の差があるのです。これはまるで、二つの異なる「体重計」を使って同じ人を測っているようなもの。見かけ上の数値が異なり
まずは、多くの人が混同しがちなとについてはっきりさせましょう。どちらも冬のに関係しますが、その内容と対応のポイントは大きく異なります。の面から見ても、この違いを正しく理解しなければ、無駄な不安や危険を招くことになるんですよね。具体的に言うと、は風と雪の影響による視界の悪化を示し、暴風雪により交通や生活に著しい障害が予想される時に発令されます。一方、は主に積雪量に焦点を当てた警報で、短時間かつ大量の雪の降り積もりで災害リスクが高まる場
「温度予測は昔から難しい」と感じたこと、ありませんか？長年、多くの専門家や気象庁が苦労してきた。しかし、今、その常識を根本から覆す技術が台頭しています。そう、それがを活用したです。みなさんがスマートフォンで天気予報を見るとき、すでにその恩恵を受けているかもしれません。では、機械学習は一体どんなふうに「温度予測」を変えたのでしょう？数字で見てみると分かりやすいですね。これまでの統計的予測モデルと比べて、機械学習を使ったは平均誤差を35